ChatGPT의 코드 인터프리터가 데이터 분석가를 대체할 수 있을까요?
코드 인터프리터가 데이터 분석에 미치는 영향에 대해 논의하기
몇 주 전, OpenAI는 ChatGPT Plus 가입자를 위한 코드 인터프리터 기능을 출시하여 기술 커뮤니티에 큰 반향을 일으켰습니다. 아직 코드 인터프리터가 무엇이고 어떤 잠재력을 가지고 있는지 잘 모르는 기술 커뮤니티의 사람이라면 제대로 찾아 오셨습니다. 코드 인터프리터를 사용해 보았으며, 이 글에서는 코드 인터프리터가 데이터 분석가에게 미치는 영향과 실제로 데이터 분석가를 완전히 대체할 수 있는지에 대해 논의할 것입니다.
목차
코드 인터프리터란 무엇인가요?
OpenAI가 ChatGPT용 코드 인터프리터 기능을 출시했을 때, 저희는 이 기능이 무엇이며 어떻게 작동하는지에 대한 기사를 작성했습니다. 해당 기사는 여기에서 확인할 수 있습니다. 코드 인터프리터가 무엇인지 간단히 설명하자면, ChatGPT에서 생성된 코드를 실행하고 최종 출력을 제공하는 파이썬 샌드박스입니다. 코드 실행은 재귀적으로 이루어지며, 컨텍스트는 거의 채팅 내내 유지됩니다. 재귀 실행이란 만족스러운 응답이 생성될 때까지 코드의 출력이 샌드박스에 다시 피드백되는 것을 의미합니다. 이는 코드 디버깅에도 적용됩니다.
코드, 문서, 이미지, 데이터 세트 등의 파일도 업로드할 수 있습니다. 백엔드에서 컨텍스트 창 또는 라이브 컨테이너 마이그레이션으로 인해 컨텍스트가 손실될 수 있는 경우가 있었습니다. 이러한 경우 파일을 다시 업로드해야 할 수 있으며, 나머지는 코드 인터프리터가 처리합니다.
코드 인터프리터를 활성화하는 방법은 무엇인가요?
ChatGPT용 코드 통역기를 활성화하려면 ChatGPT Plus에 가입해야 합니다. 구독한 후 점 3개를 클릭한 다음 설정 및 베타 > 베타 기능. 코드 인터프리터를 활성화합니다.
새 채팅을 만들고 코드 통역기가 있는 GPT-4를 선택합니다.
데이터 분석을 위한 코드 인터프리터 사용
코드 인터프리터의 잠재력을 설명하고 보여주기 위해 코드 생성 외에도 프로그래밍의 여러 측면을 포괄하는 데이터 분석 영역을 살펴볼 것입니다. 정확한 데이터 분석을 위해서는 데이터와 데이터의 속성을 잘 이해해야 합니다. 코드 인터프리터를 사용하여 데이터 분석을 시작하는 것은 데이터 집합을 업로드하고 자연어로 데이터 집합을 쿼리하는 것만큼이나 간단합니다.
다음은 코드 인터프리터가 빛을 발하며 데이터 분석 워크플로우를 강화할 수 있는 몇 가지 사용 사례입니다:
데이터 정리
데이터 분석의 이 단계는 매우 중요하지만, 특히 데이터 분석/데이터 과학 여정을 막 시작한 초보자라면 상당히 지루할 수 있습니다. 코드 인터프리터를 사용하면 전체 프로세스를 효율적으로 처리할 수 있으며 데이터 세트를 탐색하고 이해하는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 그렇다고 해서 LLM이 환각을 자주 보는 경향이 있기 때문에 사람의 개입이 필요하지 않다는 의미는 아닙니다. 항상 전체 프로세스를 확인해야 합니다.
코드 인터프리터는 다음과 같은 다양한 데이터 정리 방법에 도움을 줄 수 있습니다:
- 데이터 집합 이해
- 누락/무효 값 처리
- 잘못된 데이터 유형을 확인하고 이를 수정하기 위한 솔루션 제안
데이터 분석 방법론에 대해 알아보기
데이터 분석은 현재 기술 업계에 입문하는 가장 인기 있는 직업 중 하나이며, 많은 사람이 이 분야로 진출하기 위해 준비하고 있습니다. 데이터 분석가가 되기 위해 온라인으로 수강할 수 있는 다양한 교육 과정이 있습니다. 하지만 수십 개의 강좌를 수강하는 것만으로는 데이터 분석이나 데이터 과학에 대한 전문 지식을 얻을 수 없습니다. 다양한 데이터 세트를 직접 분석/실험해보고, 때로는 직접 데이터 세트를 만들어야 합니다.
GPT-4의 논리적 추론은 코드 인터프리터를 사용한 코드의 실시간 실행과 조화를 이루며 ChatGPT는 데이터 분석의 무수한 용어를 이해하는 데 있어 멘토 역할을 톡톡히 해냅니다. 모든 기술을 배우는 가장 좋은 방법은 질문하는 것이며 ChatGPT를 통해 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 어느 정도의 상호 작용은 항상 학습 능력을 향상시키고 특정 영역을 안팎으로 이해하는 데 도움이 됩니다.
다양한 솔루션 살펴보기
데이터 분석의 기본 프레임워크는 제쳐두고, 데이터 집합에서 추론을 찾기 위해 따를 수 있는 체크리스트는 정의되어 있지 않습니다. 데이터 분석과 프로그래밍은 일종의 예술입니다. 예술은 개인마다 다르며 다른 예술을 탐구했을 때만 향상시킬 수 있습니다. ChatGPT를 사용하면 생각지도 못했던 다양한 솔루션에 액세스할 수 있습니다. 코드 인터프리터가 추가됨에 따라 ChatGPT는 이제 작업할 컨텍스트가 추가되어 솔루션이 크게 개선되었습니다.
데이터 시각화
이것은 현재 코드 인터프리터(또는 ChatGPT Plus)의 최고의 기능 중 하나인 시각화 및 이미지 표시 기능입니다. 데이터 집합을 시각화하면 속성을 이해하는 전반적인 프로세스가 훨씬 빨라집니다. 이상값을 찾는 다양한 방법을 나열한 이전 사용 사례를 확장하여 박스 플롯과 히스토그램을 사용하여 동일한 방법을 그래픽으로 설명할 수 있습니다.
위의 스크린샷에서 코드 인터프리터가 오류를 자체 디버깅하고 이상값에 대한 시각화를 생성한 것을 볼 수 있습니다.
기존 코드 이해
특히 주석이 부족하거나 주석이 충분하지 않은 경우 코드를 읽는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 코드 인터프리터를 사용하면 파이썬 또는 주피터 노트북 파일을 업로드하고 ChatGPT에 코드를 요약해 달라고 요청할 수 있습니다. 코드에 대해 질문할 수도 있습니다. 이전에도 이러한 기능이 가능했지만 원활하지 않았고 컨텍스트 제한도 있었습니다. 이 사용 사례는 교육이나 협업 중에 매우 유용할 수 있습니다.
코드 인터프리터가 데이터 분석가를 대체할 수 있나요?
이것은 AI 기반 도구의 시작에 불과하며, 추가 기능과 더 큰 컨텍스트 창을 통해 계속 개선될 것입니다. AI 혁명은 많은 일자리를 대체할 가능성이 높지만, 우리가 아직 상상조차 하지 못했던 두 배의 일자리를 창출할 수도 있습니다. 코드 인터프리터와 같은 도구는 지루하고 중복되는 작업을 처리하여 데이터 분석가가 데이터 품질을 개선하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 더 집중할 수 있게 해줍니다. 또한 ChatGPT는 기존 데이터 분석가의 기술을 향상시키고 커리어를 발전시키는 데 도움을 줄 것입니다.
“AI는 사람을 대체하지 않습니다. AI를 사용하는 사람이 대체할 것입니다.”
AI 시대에 기업은 잘 훈련된 직원을 확보하는 것이 매우 중요하며, 직원 교육에 AI를 도입하는 것은 상당한 투자가 될 수 있습니다. 직원 교육을 위한 AI 솔루션을 찾고 있다면 Cody가 적합한 도구입니다. ChatGPT와 마찬가지로 Cody는 고유한 지식 기반을 사용하여 비즈니스 데이터, 팀, 프로세스 및 고객에 대해 학습할 수 있습니다.
코디를 통해 기업은 AI의 힘을 활용하여 각자의 필요에 맞는 개인화된 지능형 비서를 만들 수 있으며, 이는 AI 기반 비즈니스 솔루션의 세계를 더욱 확장할 수 있는 유망한 솔루션이 될 것입니다.
ChatGPT Plus를 구독하면 코드 통역기와 함께 다양한 추가 기능을 이용할 수 있습니다. 코드 통역사 채팅으로 연결되는 링크입니다.
